本文選題：火情預(yù)警 + 火情定位　； 參考：《南京信息工程大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：火災(zāi)給人類社會帶來的災(zāi)難數(shù)不勝數(shù),特別是同類型易燃物集中區(qū)域火災(zāi)的火勢相當(dāng)猛烈,不易撲救。本文探索出一套成熟的解決方案,能夠在第一時間發(fā)現(xiàn)火源,并及時預(yù)警報警。本文所做的工作主要是如下幾個部分:(1)本文根據(jù)多位著名科學(xué)家的研究成果,借鑒紅外制導(dǎo)空空導(dǎo)彈的成熟經(jīng)驗,提出了基于碲鎘汞紅外傳感器并可用于各種同類型易燃物集中區(qū)域的火情感知方案。本文還將非常成熟的無線電測向思想進(jìn)行跨界轉(zhuǎn)化,利用多臺火情探測設(shè)備上報的火情點(diǎn)相對探測設(shè)備方向角數(shù)據(jù)進(jìn)行火情定位的方案,解決了當(dāng)下解決方案無法對室外場所進(jìn)行有效火情定位的弊病。(2)本文為同類型易燃物集中放置的大跨度倉庫設(shè)計了更為成熟的多傳感器數(shù)據(jù)融合分析解決方案,該方案充分利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的優(yōu)勢,結(jié)合前期提取的特征信息,嚴(yán)格參照國家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),實現(xiàn)了精度和效率的雙提升。同時,利用一個CPU和多個GPU在一臺普通工作站上針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)速度慢的缺陷進(jìn)行并行并行計算改造,在提升計算效率的同時降低了硬件成本。(3)鑒于沒有現(xiàn)成的火情探測設(shè)備支撐本文提出的多項獨(dú)特的關(guān)鍵技術(shù)設(shè)計,本文根據(jù)創(chuàng)新設(shè)計方案給出了火情探測設(shè)備完整的設(shè)計方案并對關(guān)鍵組成部分的電路進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計和說明,最終得到了完整的軟硬件成果。
[Abstract]:Fire brings numerous disasters to human society, especially the fire in the same type of combustible concentration area is very fierce, not easy to fight out. This paper explores a set of mature solutions, can find the source of fire in the first time, and early warning alarm. The work done in this paper is mainly as follows: 1) based on the research results of many famous scientists, this paper draws lessons from the mature experience of infrared guided air-to-air missiles. A fire sensing scheme based on HgCdTe infrared sensor is proposed, which can be used in various concentrated areas of the same type of flammable substances. In this paper, the very mature idea of radio direction finding is also transformed across the border, and the fire location scheme is implemented by using the fire point relative to the direction angle data of the detection equipment reported by several fire detection equipment. This paper designs a more mature multi-sensor data fusion analysis solution for the large span warehouse with the same type of combustible materials. This scheme makes full use of the advantages of BP neural network and art neural network, combines the feature information extracted in the early stage, strictly refers to the relevant national standards, and realizes the double promotion of accuracy and efficiency. At the same time, using one CPU and several GPUs in a common workstation to solve the problem of the slow speed of BP neural network, the parallel computation is carried out. In view of the fact that there is no ready fire detection equipment to support the unique key technology design proposed in this paper, In this paper, according to the innovative design scheme, the complete design scheme of fire detection equipment is given, and the circuit of the key components is designed and explained in detail. Finally, the complete software and hardware results are obtained.
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP277;TU892

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1993460